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ICML 2016

다가오는 6월에 뉴욕에서 ICML 학회가 열린다. 기계학습 분야의 최고 학회 2개 중 하나. 다른 하나는 겨울에 열리는 NIPS. 우리 연구실은 2012, 2014년에 한편씩 있었고, 여름에 부임하시는 양은호 박사님은 2014년 2편, 올해 1편. 내년에는 우리도 한 편 더 낼 수 있길… 최신 기계학습 연구의 동향을 보려면 링크를 눌러서 이번 ICML 논문들의 abstracts를 읽어보자.

ICML 2016 Accepted Papers

K-Mooc 인공지능과 기계학습

김기응 교수님과 함께 지난 겨울에 진행한 기계학습 온라인 강의 “인공지능과 기계학습”이 K-Mooc의 27개 강좌 중 수강생 수 기준으로 4위였다고 한다. 1위는 서울대 이준구 교수님의 강의였는데, 그 분과 같은 기사에 인기강좌로 함께 선정되었다는 것만으로도 황송한 일이다. 사실 내가 맡은 6주 동안의 강의가 그다지 좋지 않았기에 이런 글을 쓰기도 부끄럽고, 다음에 다시 한다면 훨씬 더 준비를 많이 해야겠다는 생각을 하게 된다. 조교를 했던 김기응 교수님 연구실의 학생들에게 여러가지로 고마웠다.
‘케이무크’ 인기 강좌는?…. ‘경제학’, ‘인공지능’

Google SyntaxNet

구글이 neural network 기반의 parser를 공개했다. Tensorflow 공개로 ML 에 관심이 있는 커뮤니티를 떠들썩하게 한지 얼마 안 돼서 또 많은 사람들이 관심을 갖고 써볼만한 툴을 오픈소스로 공개한 것.

Announcing SyntaxNet: The World’s Most Accurate Parser Goes Open Source

HCI 분야의 딥러닝

지난주 San Jose, CA에서 열린 ACM SIGCHI 학회의 Best Paper 중 하나. deep learning을 자연언어처리에 적용한 neural word embedding을 사용해서 몇개의 seed words만 주면 자동으로 비슷한 단어들끼리 묶어주고, 그 결과를 crowd에게 보여줘서 crowdsourcing을 통해 잘못 묶여진 단어들을 걸러내주는 Empath란 시스템에 대한 페이퍼. 기계학습모델을 새로 만든 것은 아니지만 HCI 분야에 적용했다는 점이 흥미롭다.

Empath: Understanding Topic Signals in Large-Scale Text by Ethan Fast, et al. CHI 2016.

중앙일보 시론 (김기응, 오혜연)

지난 3월 알파고 사건 이후…

2016.3.15. (김기응)

셋째, 우리 후세들이 꼭 갖추어야 할 소양으로 인공지능이 자리를 잡게 되었다는 것이다. 이번 바둑 대결을 통해 컴퓨터 프로그래밍 교육의 중요성이 대두된 것처럼, 앞으로 인공지능 기술을 자유자재로 다룰 줄 모른다면 현업에서 일하는 게 쉽지 않을 것이다.

2016.3.17. (오혜연)

따라서 인공지능 시대에 대한 준비는 인공지능과 인간의 경쟁에 초점을 맞춰선 안 된다. 오히려 가장 필요한 대비는 인공지능과 인간의 협력에 대한 고민과 연구라고 봐야 한다.

The First Korea-Japan Machine Learning Symposium

c011

http://mlcenter.postech.ac.kr/ml_symposium_2016

약 이틀동안 대한민국 서울에서 열리는 ML 심포지엄입니다. 강연자들이 좋으니 좋은 강의를 들을 수 있을 것으로 기대합니다.

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